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mysql为什么选错索引?怎么解决?

其实MySQL在真正开始执行语句之前,并不能精确的满足这个条件的记录有多少行,而只能根据统计信息来估算记录数。 Mysql是通过采样统计的方法。为什么要采样统计呢?因为把整张表取出来一行行统计,虽然可以得到精确的结果,但是代价太高了,所以只能选择“采样统计”。 采样统计的时候,InnoDB默认会选择N个数据页,统计这些页面上的不同值,得到一个平均值,然后乘以这个索引的页面数,就得到了这个索引的基数。 而数据表是会持续更新的,索引统计信息也不会固定不变。 所以,当变更的数据行数超过1/M的时候,会自动触发重新做一次索引统计。 由于是采样统计,所以不管N是20还是8,这个基数都是很不准确的。 索引选择异常处理办法 采用force index 强行选择一个索引。 修改sql语句、引导MySQL使用我们期望的索引。

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Shuffle Write解析 (Sort Based Shuffle)

使用Unsafe Shuffle有几个限制,shuffle阶段不能有aggregate操作,分区数不能超过一定大小( 2^24−1,这是可编码的最大parition id),所以像reduceByKey 这类有aggregate操作的算子是不能使用Unsafe Shuffle。 ,假设采样一次需要1ms,100w次采样就会花上16.7分钟,性能大大降低。 接着计算下次需要采样的update次数,该次数是指数级增长的,基数是1.1,第一次采样后,要1.1次进行第二次采样,第1.1*1.1次后进行第三次采样,以此类推,开始增长慢,后面增长跨度会非常大。 bytePerUpdate 作为最近平均每次跟新的大小,估计当前占用内存:(当前update次数-上次采样时的update次数) * 每次跟新大小 + 上次采样记录的大小。

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    【安富莱二代示波器教程】第1章 示波器基础知识

    当信号频率超过CRT的写速度时,显示出来的过于暗淡,难于观察。模拟示波器的极限频率约为1GHz。当把示波器探头和电路连接到一起后,电压信号通过探头到达示波器的 垂直系统。 该速率称为采样速率,表示为样值每秒(S/s)。来自ADC的采样点存储在捕获存储区内,叫做波形点。几个采样点可以组成一个波形点。波形点共同组成一条波形记录。创建一条波形记录的波形点的数量称为记录长度。 波形存储时间=存储深度/采样率 示波器的存储深度将决定能采集信号的时间以及能用到的最大采样速率。 ? 1.    记录长度 记录长度表示为构成一个完整波形记录的点数,决定了每个通道中所能捕获的数据量。 记录时间=存储深度 / 采样率 由于时基和采样率是联动的,所以时基的速度快慢将同时改变采样率的高低。当采样率达到指标定义最高速率时,加快基速度的调整,采样率将不能加快。 示波器存储长度对波形的记录是以波形精确捕获为前提。当信号频率或速度超过单次带宽的限制(信号不能重组),即使示波器带宽对信号不产生影响,但由于采样不足将造成显示信号的混叠、畸变和漏失。

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    图解Kafka中的数据采集和统计机制 |

    我相信你脑海中肯定出现了一个词:滑动窗口 在kafka的数据采样和统计中,也是用了这个方法, 通过多个样本Sample进行采样,并合并统计 当然这一个过程少不了滑动窗口的影子 采集和统计类图 我们先看下整个 , long timeMs); 有了这两个接口,就基本上可以记录数据和数据统计了 当然这两个接口都有一个 MetricConfig 对象 这是一个统计配置类, 主要是定义 采样的样本数、单个样本的时间窗口大小 SampledStat 样本记录统计抽象类 这个记录统计抽象类,是按照采样的形式来计算的。 1; } 获取当前的Sample号,如果没有则创建一个新的Sample, 创建的时候设置 初始化值 和 Sample起始时间(当前时间) ,并保存到样品列表里面 判断这个Sample是否完成(超过窗口期 它包含速率指标和累积总指标的复合统计数据 底层实现的逻辑还是上面讲解过的 副本Fetch流量的速率统计 案例分析 我们知道 在分区副本重分配过程中,有一个限流机制,就是指定某个限流值,副本同步过程不能超过这个阈值

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    图解Kafka中的数据采集和统计机制

    我相信你脑海中肯定出现了一个词:滑动窗口 在kafka的数据采样和统计中,也是用了这个方法, 通过多个样本Sample进行采样,并合并统计 当然这一个过程少不了滑动窗口的影子 采集和统计类图 我们先看下整个 , long timeMs); 有了这两个接口,就基本上可以记录数据和数据统计了 当然这两个接口都有一个 MetricConfig 对象 这是一个统计配置类, 主要是定义 采样的样本数、单个样本的时间窗口大小 SampledStat 样本记录统计抽象类 这个记录统计抽象类,是按照采样的形式来计算的。 1; } 获取当前的Sample号,如果没有则创建一个新的Sample, 创建的时候设置 初始化值 和 Sample起始时间(当前时间) ,并保存到样品列表里面 判断这个Sample是否完成(超过窗口期 它包含速率指标和累积总指标的复合统计数据 底层实现的逻辑还是上面讲解过的 副本Fetch流量的速率统计 案例分析 我们知道 在分区副本重分配过程中,有一个限流机制,就是指定某个限流值,副本同步过程不能超过这个阈值

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    图解Kafka中的数据采集和统计机制

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    Isolation Forest算法原理详解

    其构造的树的高度最小值为log(n),最大值为n-1,论文提到说用log(n)和n-1归一化不能保证有界和不方便比较,用一个稍微复杂一点的归一化公式: ? iForest和Random Forest的方法有些类似,都是随机采样一部分数据集去构造每一棵树,保证不同树之间的差异性,不过iForest与RF不同,采样的数据量Psi不需要等于n,可以远远小于n,论文中提到采样大小超过 除了限制采样大小Ψ以外,我们还要给每棵iTree设置最大高度为l=ceilng(log2Ψ),这是因为异常数据记录都比较少,其路径长度也比较低,而我们也只需要把正常记录和异常记录区分开来,因此只需要关心低于平均高度的部分就好 对高维数据的处理 在处理高维数据时,可以对算法进行改进,采样之后并不是把所有的属性都用上,而是用峰度系数Kurtosis挑选一些有价值的属性,再进行iTree的构造,这跟随机森林就更像了,随机选记录 只使用正常样本 这个算法本质上是一个无监督学习,不需要数据的类标,有时候异常数据太少了,少到我们只舍得拿这几个异常样本进行测试,不能进行训练,论文提到只用正常样本构建IForest也是可行的

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    MySQL为什么会选错索引

    扫描行数是怎么判断的 MySQL 在真正开始执行语句之前,并不能精确地知道满足这个条件的记录有多少条,而只能根据统计信息来估算记录数。这个统计信息就是索引的“区分度”。 这里,我给你简单介绍一下 MySQL 采样统计的方法。为什么要采样统计呢?因为把整张表取出来一行行统计,虽然可以得到精确的结果,但是代价太高了,所以只能选择“采样统计”。 所以,当变更的数据行数超过 1/M 的时候,会自动触发重新做一次索引统计。 数据行数的1/M,比如有10万条,M=10,那么结果就是10000,也就是说当变更的数据行数超过10000的时候,就会重新做一次索引统计。 使用 analyze table table_name 命令,重新统计索引信息,解决采样导致的扫描行数出错的问题。

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    【玩转腾讯云】只需三分钟,再也不用听60秒长语音

    音频数据长度支持:若采用直接上传音频数据方式,建议音频数据不能大于5MB;若采用上传音频 url 方式,建议音频时长不能大于1小时。 适用于有一定实时性要求的场景,例如语音输入、语音机器人、会议现场记录、直播内容审核、视频实时添加字幕等场景。 语言和方言:目前支持中文普通话、英语、粤语、韩语。 音频数据长度:建议每个数据包的音频分片最大不能超过200KB。 自学习模型:支持通过语言模型自学习工具进行定制优化,可有效提高专有领域或行业下的语音识别准确率。更多详情请参阅 自学习模型文档。 音频属性:支持 wav、mp3 的音频格式,支持8k、16k采样率的单声道音频,支持16bit的数据采样精度。 音频数据长度:若采用直接上传音频数据方式,建议整个数据包不能大于600KB;若采用上传音频url方式,建议音频时长不能大于60s。

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    示波器选型,主要有8个参数指标

    如果带宽太低,示波器将不能分辨高频变化,幅度将会失真,边沿会降慢,细节会丢失,当然带宽也是价格的关键决定因素。 02 采样率 示波器的采样率与摄像机的帧速率类似,决定着示波器可以捕获多少波形细节。大多数基础示波器的 ( 最大 ) 采样率是 1 ~ 2 GS/s。 06 记录长度 记录长度是一条完整的波形记录中的点数。示波器只能存储数量有限的样点,因此一般来说,记录长度越大越好。 捕获的时间 = 记录长度 / 采样率,因此如果记录长度为 1 M 点,采样率为 250 MS/s,那么示波器捕获的时间长度为 4 ms。当今示波器可以选择记录长度,优化应用所需的细节水平。 优秀的基础示波器将存储超过 2,000 点,对稳定的正弦波信号来说绝对足够了 ( 可能需要 500 点 )。但如果想找到复杂的数字数据流中定时异常的原因,应考虑 1 M 点以上的记录长度。

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    图解Kafka中的数据采集和统计机制 | 文末送30本书任你选

    我相信你脑海中肯定出现了一个词:滑动窗口 在kafka的数据采样和统计中,也是用了这个方法, 通过多个样本Sample进行采样,并合并统计 当然这一个过程少不了滑动窗口的影子 采集和统计类图 我们先看下整个 timeMs); 有了这两个接口,就基本上可以记录数据和数据统计了 当然这两个接口都有一个 MetricConfig 对象 这是一个统计配置类, 主要是定义 采样的样本数、单个样本的时间窗口大小、 SampledStat 样本记录统计抽象类 这个记录统计抽象类,是按照采样的形式来计算的。 1; } 获取当前的Sample号,如果没有则创建一个新的Sample, 创建的时候设置 初始化值 和 Sample起始时间(当前时间) ,并保存到样品列表里面 判断这个Sample是否完成(超过窗口期 它包含速率指标和累积总指标的复合统计数据 底层实现的逻辑还是上面讲解过的 副本Fetch流量的速率统计 案例分析 我们知道 在分区副本重分配过程中,有一个限流机制,就是指定某个限流值,副本同步过程不能超过这个阈值

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    分布估计算法求解0-1背包问题一

    每件物品有各自的价值和重量,求解哪些物品放入背包可以使价值总和最大,且不超过背包容量。 本例中用分布估计算法求解0-1背包问题结果如下: ? ? selection(pop, sn,profits); % 选择优势个体 p = makep(spop, p,alpha); % 更新概率向量 end 根据概率向量随机采样得到种群 ,并限制种群中个体的重量(不能超过背包容量),之后选择优势个体,并根据优势个体更新概率向量。 % 优势个体数量 sn =ceil(popsize * sn); bestselection= zeros(maxgen, stuffsize); % 记录每代最优选择 "每代最优选择收益图"); figure(2); plot(1:1:maxgen,avgweights); title("每代平均收益图"); end 制作种群函数 制作种群函数根据概率向量p进行随机采样

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    TiDB 源码阅读系列文章(十二)统计信息(上)

    举个例子,假如样本池大小为 S = 100 ,从头开始扫描全表,当读到的记录个数 n < 100 时,会把每一条记录都加入采样池,这样保证了在记录总数小于采样池大小时,所有记录都会被选中。 而当扫描到的第 n = 101 条时,用概率 P = S/n = 100⁄101 决定是否把这个新的记录加入采样池,如果加入了采样池,采样池的总数会超过 S 的限制,这时需要随机选择一个旧的采样丢掉,保证采样池大小不会超过限制 采样完成后,将所有的数据排序,由于知道采样过后总的行数和直方图的桶数,因此就可以知道每个桶的深度。 索引直方图的创建 在建立索引列直方图的时候,由于不能事先知道有多少行的数据,也就不能确定每一个桶的深度,不过由于索引列的数据是已经有序的,因次可以采用如下算法:在确定了桶的个数之后,将每个桶的初始深度设为 如果直方图合并之后桶的个数超过了限制,那么只需要把两两相邻的桶合二为一。

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    机器学习教材中的 7 大经典问题

    这和我们现在说的深度学习是矛盾的,深度学习现在大家比拼的不是神经网络能不能超过三层,而是能不能做出一百层、一千层或者更多。 ? 那为什么之前的教科书上会写神经网络不能超过三层,这就要从神经网络的历史说起。 二、决策树不能超过五层 如果有同学看教科书上介绍决策树,会有一个说法就是决策树要减枝,决策树如果不减枝效果不好。还有教科书会告诉决策树不能超过五层,超过五层的决策树效果不好。 这个结论和神经网络结论一样,神经网络不能超过三层也是因为当时数据量不大,决策树不能超过五层也是因为上个世纪数据量不够大,二叉树决策树如果深度是N的话,复杂度大概是2的N次方,所以不超过五层复杂度也就是三十多 三、特征选择不能超过一千个 有些教科书会单独开个章节来讲特征选择,告诉我们在拿到数据后,要先删除一些不重要的特征,甚至有的教科书注明,特征数不能超过一千,否则模型效果不好。

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    机器学习教材中的 7 大经典问题

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    机器学习中的七大经典问题

    这和我们现在说的深度学习是矛盾的,深度学习现在大家比拼的不是神经网络能不能超过三层,而是能不能做出一百层、一千层或者更多。 那为什么之前的教科书上会写神经网络不能超过三层,这就要从神经网络的历史说起。 二、决策树不能超过五层 如果有同学看教科书上介绍决策树,会有一个说法就是决策树要减枝,决策树如果不减枝效果不好。还有教科书会告诉决策树不能超过五层,超过五层的决策树效果不好。 这个结论和神经网络结论一样,神经网络不能超过三层也是因为当时数据量不大,决策树不能超过五层也是因为上个世纪数据量不够大,二叉树决策树如果深度是N的话,复杂度大概是2的N次方,所以不超过五层复杂度也就是三十多 三、特征选择不能超过一千个 有些教科书会单独开个章节来讲特征选择,告诉我们在拿到数据后,要先删除一些不重要的特征,甚至有的教科书注明,特征数不能超过一千,否则模型效果不好。

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    特征工程之数据预处理(下)

    在 3∂ 原则下,异常值如超过 3 倍标准差,那么可以将其视为异常值。 而我们通过IQR的1.5倍为标准,规定:超过上四分位+1.5倍IQR距离,或者下四分位-1.5倍IQR距离的点为异常值。 优缺点: 简单; 基于邻近度的方法需要 O(m^2) 时间,大数据集不适用; k 值的取值导致该方法对参数的选择也是敏感的; 不能处理具有不同密度区域的数据集,因为它使用全局阈值,不能考虑这种密度的变化 8.专门的离群点检测 除了以上提及的方法,还有两个专门用于检测异常点的方法比较常用:One Class SVM和Isolation Forest, 异常值处理 删除含有异常值的记录:直接将含有异常值的记录删除 一些经验法则: 考虑对大类下的样本(超过 1 万、十万甚至更多)进行欠采样,即删除部分样本; 考虑对小类下的样本(不足 1万甚至更少)进行过采样,即添加部分样本的副本; 考虑尝试随机采样与非随机采样两种采样方法

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    流处理框架中的反压(back pressure)机制

    反压如果不能够得到很好地处理,可能会导致资源好近甚至系统崩溃。 其中判断bolt是否发生阻塞是通过连续n次采样周其中,队列超过某个阈值,就认为该task处于阻塞状态。 , 单位ms topology.backpressure.check.interval: 1000 ## 采样次数和采样比例, 即在连续4次采样中, 超过(不包含)(4 * 0.75)次阻塞才能认为真正阻塞 [swlklcy8pg.png] 上图展示的是两个task之间的数据传输: 记录"A"进入了Flink并且被Task 1处理(省略中间的一些反序列化、Netty接收过程) 记录别序列化到buffer中( LocalBufferPool1中有空间存储的buffer) buffer被送到Task 2中从这个buffer中读出记录(LocalBufferLocal2中有空间接收的buffer) 数据传输有两个场景

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    科普常识:常见音频参数解析

    由于人耳的分辨率很有限,太高的频率并不能分辨出来。22050 的采样频率是常用的,44100已是CD音质,超过48000或96000的采样对人耳已经没有意义。这和电影的每秒24帧图片的道理差不多。 这个定理怎么得来,我们不需要知道,只需知道这个定理告诉我们,如果我们要精确的记录一个信号,我们的采样频率必须大于等于音频信号的最大频率的两倍,记住,是最大频率。         DVD 音轨、BD-ROM(蓝光盘)音轨、和 HD-DVD (高清晰度 DVD)音轨所用所用采样率 二、采样位数         采样位数也叫采样大小或量化位数。 每个采样数据记录的是振幅, 采样精度取决于采样位数的大小:         1 字节(也就是8bit) 只能记录 256 个数, 也就是只能将振幅划分成 256 个等级;         2 字节(也就是 数据以连续帧的方式存放,即首先记录帧1的左声道样本和右声道样本,再开始帧2的记录。 七、非交错模式         首先记录的是一个周期内所有帧的左声道样本,再记录所有右声道样本。

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    FFmpeg4.0+SDL2.0笔记06:Synching Audio

    ,这次我们要采用相反的方法,即记录视频时间线来同步音频。 总不能让音视频互相同步吧,或者把之前的代码都注释掉? 同步方法是根据音视频时钟的差值,计算出需要调整多少音频采样:如果音频比视频慢就丢掉部分采样来加速,如果快则增加一些采样来减速。 但当wantedSize>samplesSize时,我们不能单单修改samplesSize,因为后面的buffer是空的,我们得填点什么进去。教程里推荐的做法是全部填入最后一个音频样本。 diff = pVideoPicture->pts - refClock; //cout << "diff " << diff << endl; //如果比音频慢的时间超过阈值

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